メタアナリシス

20世紀初頭の1904年の報告書にて、イギリスの統計学者のカール・ピアソンが、臨床試験の結果をメタアナリシスによって最初に分析したとされている^[7]。その後1920年代には、イギリスの統計学者のロナルド・フィッシャーが農業の分野で複数の研究の分析の方法を挙げて、1935年には著書で発表した^[7]。

1971年には、ノーベル化学賞とノーベル平和賞の受賞者である化学者ライナス・ポーリングが、ビタミンCの摂取は風邪の予防や治療に効果があることは、4件のランダム化比較試験を統合した結果によって裏付けられているとしている^[8]。これは医学における初期のメタアナリシスのひとつに数えられるものである^[9]。なおこの予防効果については賛否両論のある形で研究が続いてきた^[10]。

1976年には統計学者のジーン・V・グラス（英語版）がメタアナリシスという用語を「複数の研究を統合して分析する」という意味で説明し、その数年後には医学分野で盛んに採用されるようになった^[7]。また、1990年代初頭までには「文献を偏りなく探索する」システマティックレビューという言葉との混用が見られるようになった^[7]。

2020年、人工知能を使ったメタアナリシスの迅速な作成方法が発明された^[11]。

メタアナリシスは、研究の抽出とプール解析の手順を踏む。この際に、主観的あるいは恣意的なバイアスを避けるのは、ランダム化比較試験（RCT）からの連続である^[12]。

• 研究の抽出:見つかった研究全てを対象とする。恣意的に研究を抽出することを避ける^[13]。
• プール（pool）:データを結合し、治療群と対照群それぞれのエンドポイントの平均値を算出する。
• 効果量（英語: effect size）の算出:治療群と対照群の平均値の差異を標準偏差で割る。効果量の値が、治療がプラスになるのかマイナスになるのかの客観的な尺度として算出される。

ランダム化比較試験において、治療群と対照群の改善度の差異が小さい場合、統計による検出力が低く、統計的有意性のある差異が発見されないことがある。しかし、メタアナリシスによって、母集団の数を大きくすることで、この統計的有意性のある差異が発見される可能性が上がる。

製薬会社が自社の医薬品の有効性を良く見せるために、良い結果の研究のみを選択してプール解析を行う場合があるが、厳密にはメタアナリシスではない^[13]。

選択的包含バイアス

メタアナリシスにおける選択的包含バイアスを理解するために、メタアナリシスがどのように試験の効果推定値を測定しているかを公表することが推奨されることがある^[14][15]。

出版バイアス

否定的な結果が論文となって公表されにくいという出版バイアスにより^[12]、結合する元のデータに肯定的な結果が多くなってしまう。抗うつ薬のパキシルの否定的な結果のデータの隠蔽から、薬剤の有効性と危険性が再評価された結果、評価が下がったことから出版バイアスの影響が懸念された^[16]。パキシルの不祥事からの議論は、世界医師会や医学雑誌編集者国際委員会による研究の事前登録に関する声明や、2005年の世界保健機関（WHO）や2007年のアメリカ医薬品局（FDA）による研究登録制度の構築につながった^[17]。出版バイアスを軽減する方法の一つに、情報公開法に基づいて、各国の規制機関から薬の認可のために提出された全データを入手し分析する手法がある^[18]。

メタアナリシスに灰色文献を含めると、メタアナリシスの信頼性が向上すると言われることがある。その理由は、灰色文献の厳密さは公表文献と変わらないからであり^[19]、お蔵入り問題の解決策として灰色文献をメタアナリシスに含めるべきである。しかし、未発表や灰色文献の研究結果を含まないメタアナリシスの質に大きな影響を与えるメタアナリシスはごく少数であるとされることもある^[20]。

• アービング・カーシュ『抗うつ薬は本当に効くのか』石黒千秋訳、2010年。ISBN 978-4767809540。 
• 津谷喜一郎「EBMにおけるエビデンスの吟味」『Therapeutic Research』第24巻第8号、2003年、1415-22頁、NAID 50000285052。 
• 津谷喜一郎、正木朋也「エビデンスに基づく医療（EBM）の系譜と方向性 保健医療評価に果たすコクラン共同計画の役割と未来」（pdf）『日本評価研究』第6巻第1号、2006年3月、3-20頁、NAID 40007259318。